一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型

提出了一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型,它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型,由环境和自组织多Agent系统两大部件构成,分别通过环境的定义、环境的识别、多Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作．该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作,文中给出的算法是一种基于作用力机制（物理激励）的多Agent控制与决策算法,该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律,将多Agent系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力,并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制,充分利用了多Agent系统的群体决策优势．测试实验结果表明,该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性．     

基于多Agent的自适应远程教学系统模型

在以往远程教学系统的设计、开发中,通常使用面向过程和面向对象的编程方法,文中采用Agent技术进行Web环境下远程教学系统的构建、组织和管理。在Agent的教学系统中,首先建立单个Agent内部结构的形式化模型,再从多个Agent角度入手,设计、开发面向Agent的远程教学系统,利用Multi-Agent技术,设计了基于目标的Multi-Agent系统并探讨了该系统的实现方法。     

基于多Agent的远程故障诊断系统

设备故障诊断技术在现代社会的应用越来越广泛,其应用对象多处于动态多变环境。现有的诊断软件尚不能适应这样的复杂环境。智能Agent是目前人工智能领域的研究热点之一。随着网络技术的成熟,实用型的智能agent系统越来越多地应用于各个领域。本文根据故障诊断系统的实际要求,探讨了利用多Agent技术对故障进行远程、协同诊断的可行性,提出了基于多Agent的远程故障诊断系统的总体结构和功能。并介绍了基于CORBA技术构建的远程故障诊断系统的实现。     

基于情感组织Agent的联盟形成研究

情感Agent通过同动态环境（包括人）的交互,能够感知周围环境,自治运行以实现特定的目标,同时也能影响和改变环境。把EBDI中的情感Agent引入到组织和联盟中,提出情感因子,对形成联盟的Agent的能力贡献多少进行评估,能充分体现了动态环境中情感Agent的各个情感分量的变化及这种变化对Agent行为的影响。因此,提出基于情感组织Agent的联盟形成策略,引入组织Agent的情感因子对形成联盟过程中的能力贡献进行评估,体现额外效用分配方法有效性、简单性、动态性、时效性,也使整个系统更趋于人性化,显示出协商机制的公平合理性。     

基于多Agent联合灭火救援作战仿真方法

为实现联合灭火救援组织指挥的相互协作,建立了多Agent联合灭火救援作战模型框架.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(Swarm),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.结果表明,该方法实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,完成快速、高效、科学决策,可以提高消防部队的作战能力.     

社会理性Agent的研究

在多Agent系统中,关于Agent的理性行为是一个重要的研究领域。如何使Agent具有更多的社会理性,能根据其所处环境及变化情况作出正确的行动决策,成功地进行社会合作以完成目标,对自主的Agent和整个系统都是重要的。本文综述了多A gent系统中有关社会理性Agent主流研究的进展情况,并对未来社会理性Agent的主要研究方向作了探讨。     

基于多Agent的智能决策支持系统研究

本文将多Agent思想引入智能决策支持系统,提出了基于多Agent的智能决策支持系统框架并对其通信机制进行了研究。该系统可以有效地解决传统智能决策支持系统难以适应动态环境变化的问题。     

多Agent模式在制造系统信息化中的应用

针对分散网络化制造的特点,将多Agent系统引入到分散网络化制造环境中.介绍了Agent和多Agent的概念,并研究在网络化制造环境中Agent和多Agent系统的结构特点及表现形式.讨论了多Agent系统的通讯交互机制和协作协商机制.最后,提出了分散网络化制造环境中多Agent系统研究应该集中注意的几个关键性问题,并对分散化环境中多Agent系统的研究作了展望.     

联合灭火救援作战Swarm仿真

为建立多Agent联合灭火救援作战模型框架.将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响彼此的行动过程.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,并构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.研究结果表明:该方法可以提高消防部队的作战能力,实现快速、高效、科学决策.     

多Agent联合灭火救援作战仿真

将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,构建了多Agent联合灭火救援作战模型框架,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响的行动过程.对系统中指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,来描述系统的相互关系,给出了多Agent的协同算法,并构建了联合灭火救援仿真模型.最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,进行了模拟仿真,对文中构造的模型及相应机制进行了功能验证.     

面向社交网络基于协作度协商的联盟形成机制

分布式多Agent构成的社交网络通常表现出不同的特征,针对不同的社交网络和多Agent本身的异质性,提出了一种面向社交网络的基于协作度协商联盟形成机制.该机制依托多Agent构成的社交网络环境,建立面向分布式环境的分布式协商协议,并设计一种考虑到社交网络特征和Agent异质性的基于协作度的协商策略,采用分布式自动协商方式形成联盟.通过对全连通网络、层次网路和小世界网络的仿真实验结果表明,该机制能够有效地实现分布式环境下的联盟形成,并且在反应大多数实际应用环境的小世界社交网络中表现出相对较好的性能.     

MAS的发展及其应用

随着 Agent技术的不断成熟 ,A gent也逐渐融入应用计算机的各个领域 ,同时多 Agent系统 (MAS)也应运而生。多 Agent系统是分布式计算的一个新的研究领域 ,它通过多个 A gent之间的合作来完成问题求解 ,其中每个多 Agent系统就是一个有纪律的组织。本文把 MAS应用在一个数学问题的求解中并通过编程来实现 ,实践证明 ,该应用具有可行性和一定的应用价值     

多agent技术的研究与应用

本文主要介绍了Agent和多Agent技术的背景和概念，分析了Agent系统的体系结构，说明了多Agent系统中的各Agent之间用来进行知识交互的通信语言．最后列举了多Agent的应用。     

基于个性的协同强化学习模型

将个性行为绑定到信息Agent上,提出了一种基于个性的协同强化学习算法,让不同个性的Agent充当合适的角色.基于共同的目标和相同的信息,Agent可能产生共同的意图,规划出共同的行为,使得MAS可以适用于动态、实时、有干扰、对抗的环境中.     

基于个性的协同强化学习模型

将个性行为绑定到信息Agent上，提出了一种基于个性的协同强化学习算法，让不同个性的Agent充当合适的角色．基于共同的目标和相同的信息，Agent可能产生共同的意图，规划出共同的行为，使得MAS可以适用于动态、实时、有干扰、对抗的环境中．     

电子政务环境下基于多Agent技术的协同办公系统设计

中国电子政务发展的最终目标是"一站式",政府之间协同办公系统的建设却是实现"一站式"电子政务的基础。文章采用多Agent和计算机支持的协同工作作为实现各级政府之间协同办公的关键技术,对中国电子政务的协同办公系统进行需求分析,以此为基础从总体结构上设计基于多Agent的政府协同办公系统的体系结构、多Agent的组织结构以及A-gent的通用结构。该系统结构的设计可为中国电子政务环境下协同办公系统的建设提供参考。     

一维晶格中电子本征态特征与动力学行为

研究了一维紧束缚模型中电子本征态波包在空间扩展的性质,分析了体系的本征态波函数的扩展行为与动力学行为的联系,比较了一维准周期Fibonacci模型及Anderson模型中本征态波函数空间扩展及几率分布特点.探索分析准周期系统动力学性质的方法.     

基于多Agent系统的酵母菌生长动力学仿真

为了更好的研究酵母菌在发酵过程中的非线性生长代谢过程,从而实现发酵过程的优化控制,本文以发酵动力学模型作为依据,建立了一个多Agent系统模型,并在NetLogo仿真环境中实现仿真。仿真分别在氧气充足、无氧、氧气适量三种情况下,证实了菌体生长速率、基质消耗速率和产物生成速率的相互关系,并验证了monod方程的适用度和精确度。